数据挖掘中Fuzzy c-means的自适应聚类算法

聚类算法是数据挖掘算法中的重要解决方法。针对现有聚类算法模糊c均值算法FCM中的不足 ,如需要预先确定聚类参数c,随机性较强、局部最优等弱点 ,对其算法结构加以改进 ,提出模糊c均值自适应算法 (FCMA) ,增加聚类有效性问题的分析 ,在聚类过程中可动态调整聚类数目 ,这种方法可以避免在确定参数时的随机性和经验性 ,提高聚类算法的可靠程度。